Curso de Ajuste Fino de Grandes Modelos de Linguagem Utilizando QLoRA
QLoRA é uma técnica avançada para ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs), aproveitando métodos de quantização para oferecer uma maneira mais eficiente de realizar esse ajuste sem os custos computacionais massivos tradicionais. Este treinamento abordará tanto as bases teóricas quanto a implementação prática do ajuste fino de LLMs usando QLoRA.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a engenheiros de aprendizado de máquina, desenvolvedores de IA e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam aprender a usar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tarefas específicas e personalizações.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender a teoria por trás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs.
- Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
- Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados usando quantização.
- Implantar e avaliar modelos ajustados com eficiência em aplicações do mundo real.
Formato do Curso
- Palestras interativas e discussões.
- Muitos exercícios e práticas.
- Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Programa do Curso
Introdução ao QLoRA e à Quantização
- Panorama da quantização e seu papel na otimização de modelos
- Introdução ao framework QLoRA e seus benefícios
- Diferenças-chave entre QLoRA e métodos tradicionais de ajuste fino
Fundamentos de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)
- Introdução aos LLMs e sua arquitetura
- Desafios do ajuste fino de grandes modelos em escala
- Como a quantização ajuda a superar restrições computacionais no ajuste fino de LLMs
Implementação do QLoRA para Ajuste Fino de LLMs
- Configuração do framework e do ambiente QLoRA
- Preparação de conjuntos de dados para o ajuste fino com QLoRA
- Guia passo a passo para implementar o QLoRA em LLMs usando Python e PyTorch/TensorFlow
Otimização do Desempenho do Ajuste Fino com QLoRA
- Como equilibrar precisão do modelo e desempenho com quantização
- Técnicas para reduzir custos de computação e uso de memória durante o ajuste fino
- Estratégias para ajustar finos com requisitos mínimos de hardware
Avaliação de Modelos Ajustados
- Como avaliar a eficácia dos modelos ajustados
- Métricas comuns de avaliação para modelos de linguagem
- Otimização do desempenho do modelo pós-ajuste e resolução de problemas
Implantação e Escalonamento de Modelos Ajustados
- Melhores práticas para implantar LLMs quantizados em ambientes de produção
- Escalonamento da implantação para atender a solicitações em tempo real
- Ferramentas e frameworks para implantação e monitoramento de modelos
Casos de Uso e Estudos de Caso do Mundo Real
- Estudo de caso: Ajuste fino de LLMs para suporte ao cliente e tarefas de PLN
- Exemplos de ajuste fino de LLMs em vários setores, como saúde, finanças e comércio eletrônico
- Lições aprendidas com implantações reais de modelos baseados em QLoRA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos de aprendizado de máquina e redes neurais
- Experiência com ajuste fino de modelos e aprendizado por transferência
- Familiaridade com grandes modelos de linguagem (LLMs) e frameworks de aprendizado profundo (por exemplo, PyTorch, TensorFlow)
Público-Alvo
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Desenvolvedores de IA
- Cientistas de dados
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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- Projetar e otimizar topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
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- Depurar e rastrear execuções do grafo, inspecionar o estado e reproduzir sistematicamente problemas em produção.
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Formato do Curso
- Aulas interativas e discussões.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Opções de Personalização do Curso
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- Projetar fluxos de trabalho de LangGraph específicos para a saúde, com foco em conformidade e auditabilidade.
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Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Exercícios práticos com estudos de caso reais.
- Prática de implementação em ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho específicos para LangGraph que preservem a auditabilidade e a conformidade.
- Integrar ontologias jurídicas e padrões de documentos no estado do grafo e no processamento.
- Implementar barreiras de segurança, aprovações com humanos no loop e caminhos de decisão rastreáveis.
- Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controle de custos.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Construindo Fluxos de Trabalho Dinâmicos com LangGraph e Agentes LLM
14 HorasLangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.
Esta formação prática conduzida por instrutores (online ou presencial) destina-se a engenheiros e equipes de produtos de nível intermediário que desejam combinar a lógica de grafos do LangGraph com loops de agentes LLM para construir aplicações dinâmicas e conscientes do contexto, como agentes de atendimento ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
- Implementar roteamento condicional, tentativas de repetição (retries) e mecanismos de fallback para uma execução robusta.
- Integrar recuperação de dados, APIs e saídas estruturadas em loops de agentes.
- Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento dos agentes para garantir confiabilidade e segurança.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussões facilitadas.
- Laboratórios orientados e análise de código em um ambiente sandbox.
- Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre colegas.
Opções de Personalização do Curso
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Este treinamento ao vivo com instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais de marketing, especialistas em estratégia de conteúdo e desenvolvedores de automação de nível intermediário que desejam implementar campanhas de email dinâmicas e ramificadas, bem como pipelines de geração de de conteúdo, utilizando LangGraph.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho de conteúdo e email estruturados em grafos com lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
- Gerenciar estado, memória e contexto durante campanhas multifásicas.
- Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho dos fluxos de trabalho e os resultados de entrega.
Formato do Curso
- Palestras interativas e discussões em grupo.
- Laboratórios práticos com implementação de fluxos de trabalho de email e pipelines de conteúdo.
- Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica ramificada.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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14 HorasO Le Chat Enterprise é uma solução de ChatOps privada que oferece capacidades de IA conversacional seguras, personalizáveis e governadas para organizações, com suporte a RBAC, SSO, conectores e integrações com aplicativos corporativos.
Este treinamento presencial (online ou no local) destina-se a gerentes de produto intermediários, líderes de TI, engenheiros de solução e equipes de segurança/compliance que desejam implantar, configurar e governar o Le Chat Enterprise em ambientes corporativos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e implantar o Le Chat Enterprise para implantações seguras.
- Habilitar controles baseados em RBAC, SSO e conformidade.
- Integrar o Le Chat com aplicativos corporativos e armazenamento de dados.
- Projetar e implementar playbooks de governança e administração para ChatOps.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e práticas.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Arquiteturas de LLM Custo-Efetivas: Mistral em Escala (Engenharia de Desempenho e Custos)
14 HorasMistral é uma família de grandes modelos de linguagem de alto desempenho, otimizada para implantação produtiva em escala com custo-efetividade.
Este treinamento ministrado por instrutores (online ou presencial) é voltado para engenheiros de infraestrutura avançados, arquitetos de nuvem e líderes de MLOps que desejam projetar, implantar e otimizar arquiteturas baseadas no Mistral para maximizar a capacidade de processamento e minimizar os custos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implementar padrões de implantação escaláveis para o Mistral Medium 3.
- Aplacar estratégias de batching (agrupamento), quantização e serviço eficiente.
- Otimizar os custos de inferência mantendo o desempenho.
- Projetar topologias de serviço prontas para produção para cargas de trabalho empresariais.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Produtização de Assistentes Conversacionais com Conectores e Integrações Mistral
14 HorasA Mistral AI é uma plataforma de IA de código aberto que permite que equipes desenvolvam e integrem assistentes conversacionais em fluxos de trabalho corporativos e direcionados ao cliente.
Este treinamento presencial (online ou no local), ministrado por instrutor, destina-se a gerentes de produto e desenvolvedores full-stack e engenheiros de integração de nível iniciante a intermediário que desejam projetar, integrar e produtizar assistentes conversacionais usando conectores e integrações da Mistral.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Integrar modelos conversacionais Mistral com conectores corporativos e SaaS.
- Implementar geração ampliada por recuperação (RAG) para respostas fundamentadas.
- Projetar padrões de UX para assistentes de chat internos e externos.
- Implantar assistentes em fluxos de trabalho de produtos para casos de uso do mundo real.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Exercícios práticos de integração.
- Desenvolvimento em laboratório ao vivo de assistentes conversacionais.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Implantações de Nível Empresarial com Mistral Medium 3
14 HorasO Mistral Medium 3 é um modelo de linguagem grande multimodal de alto desempenho, projetado para implantação em nível de produção em ambientes empresariais.
Este treinamento orientado por instrutor (online ou presencial) destina-se a engenheiros de IA/ML e arquitetos de plataforma de nível intermediário a avançado, bem como a equipes de MLOps que desejam implantar, otimizar e garantir a segurança do Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implantar o Mistral Medium 3 usando opções via API e auto-hospedagem.
- Otimizar o desempenho da inferência e os custos.
- Implementar casos de uso multimodais com o Mistral Medium 3.
- Aplicar as melhores práticas de segurança e conformidade para ambientes empresariais.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Mistral para IA Responsável: Privacidade, Residência de Dados e Controles Empresariais
14 HorasA Mistral AI é uma plataforma de IA aberta e pronta para o ambiente empresarial que oferece recursos para implantação de IA segura, em conformidade e responsável.
Esta formação presencial ministrada por instrutor (online ou no local) destina-se a líderes de conformidade, arquitetos de segurança e partes interessadas jurídicas/operacionais de nível intermediário que desejam implementar práticas de IA responsável com a Mistral, aproveitando mecanismos de privacidade, residência de dados e controle empresarial.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Implementar técnicas de preservação da privacidade nas implantações da Mistral.
- Aplicar estratégias de residência de dados para atender aos requisitos regulatórios.
- Configurar controles empresariais, como RBAC, SSO e registros de auditoria.
- Avaliar opções de fornecedores e modelos de implantação alinhados à conformidade.
Formato do Curso
- Palestras interativas e discussões.
- Estudos de caso e exercícios focados em conformidade.
- Implementação prática de controles de IA empresarial.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Aplicações Multimodais com Modelos Mistral (Visão, OCR e Compreensão de Documentos)
14 HorasOs modelos Mistral são tecnologias de IA de código aberto que agora se estendem para fluxos de trabalho multimodais, suportando tarefas de linguagem e visão para aplicações empresariais e de pesquisa.
Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor (online ou presencial) é voltado para pesquisadores de ML de nível intermediário, engenheiros aplicados e equipes de produto que desejam construir aplicações multimodais com modelos Mistral, incluindo pipelines de OCR e compreensão de documentos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e ajustar os modelos Mistral para tarefas multimodais.
- Implementar fluxos de trabalho de OCR e integrá-los a pipelines de PLN.
- Projetar aplicações de compreensão de documentos para casos de uso empresarial.
- Desenvolver funcionalidades de pesquisa por visão-texto e interfaces de usuário assistivas.
Formato do Curso
- Palestras interativas e discussões.
- Exercícios práticos de codificação.
- Implementação em laboratório ao vivo de pipelines multimodais.
Opções de Personalização do Curso
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